北大IT男杀入时尚行业，一笔融资2个亿！人工智能如何预测流行！( 二 )_

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如何快速找到1000件小雏菊连衣裙目前知衣提供两种服务。第一种是纯粹的SaaS软件，即提升设计师工作效率的工具，按照账号的数量和功能模块来收费。如何提升设计师的工作效率？要先从传统的设计师工作模式说起。一般每年11月左右，设计师会开始准备第二年的春装。他们首先要知道消费者喜欢什么，并且去预测未来的流行趋势。比如，有设计师希望找到1000件有小雏菊元素的连衣裙。以前，他们可能会去浏览很多品牌的官网，去商场观察当下的流行风向，去instagram翻时尚博主去年春天的穿搭推荐。“这些工作非常繁琐，却占据了一个设计师一半以上的工作时间。我们的产品把这些数据全都聚集起来，他们想看什么样的内容都可以筛选，也就为他们节省了大量无效或重复的劳动，让大家能够将更多的时间和精力用在创意上，去发挥设计本身的价值。”郑泽宇说道。经过3年的积累，知衣科技已经收集整理了超过10亿款式图片，其专有数据库以每天超过100万款式的速度在增长。另一方面，传统设计师在工作中，更多地是依靠自己的记忆，但这样能够记住的素材数量非常有限。换言之，如果所有的设计师都在看同样的品牌和设计，自己的设计作品多少也会同质化。郑泽宇提到，以如涵为例，张大奕在早年可能关注了二三十个品牌或三五十个博主。但使用了知衣的工具后，可以关注到上千个不同的品牌和博主，她的选择范围就大很多，同质化竞争的可能性就会降低。知衣科技的技术基础是自主研发的针对服装图像的识别算法，能够识别数十个不同设计维度，超过1000个设计元素标签，并统计分析出时尚流行趋势的变化规律。这样，当设计师在工作时，就可以通过数据的方式来预判款式的优劣。从更直观的数据来看，传统设计师每天可以出1~1.5件作品，而使用知衣的工具后，可以提升到每天4件左右，即有3~4倍的效率提升。目前国内年销售额在10亿以上的大众服装品牌，已经有70%～80%是知衣SaaS软件的客户。“我们的人工智能技术，有非常标准的分类体系。这个体系是我们和专业院校，加上业内的咨询公司联合制定的。同时，因为服装是柔性物体，一件衣服穿在人身上、平铺在桌面、挂在墙上，它所产生的形变是非常大的。在这样的情况下，怎么样能够让模型更加健壮，有很多技术的攻关，我们在这方面也有大量的技术专利，去支撑高精度的图像识别。”郑泽宇表示。数据化成为整个服装行业的趋势，在郑泽宇看来，根本原因在于定义时尚的话语权在改变。过去，时尚、潮流的趋势是由国际大牌来定义的。然而，随着社交媒体的丰富和KOL、KOC的崛起，人们对于个性化的要求越来越高，时尚多元化成为趋势。同时，时尚产业受文化艺术的影响深远。国人对民族文化的自信心更加强烈，也会自发创造出越来越多具有国潮特色的流行趋势。品牌要怎么去把握这些流行趋势？利用欧美大牌过去的营销方式肯定行不通了。无论是电商平台、社交媒体，还是各种各样的时尚资讯，其实都反映了当下人们生活方式和流行趋势的变化。通过数据化的方式去更好地挖掘市场需求和消费者审美的变化，才能够更快地把握市场机会。郑泽宇坦言，整体来看，数据化分析潮流趋势还处于早期阶段。因此，知衣也在跟东华大学、理工大学等高校建立合作，联合实验室去做数据化趋势的研究。“现在我们有这样的数据积累，包括各个电商和社交媒体的数据，有把数据结构化的能力，能够在流行趋势和销量、市场影响力之间建立关系。这样的定量化分析和效果研究也是我们给时尚界带来的一些变化。”